AIが書いた文章に透かしが入る — 納品物の検収はどう変わるか

外注したコラム記事を読んでいて、文章としては整っているのに中身が薄いと感じることがあります。おそらく生成 AI で書いている。そう思っても、確かめる方法がありませんでした。

聞けば角が立つし、聞いたところで否定されれば終わりです。検出ツールと称するサービスを使ってみても、人間が書いた文章を AI 判定したり、その逆が起きたりで、判断の根拠にはなりません。結果として「疑いは持ったが何も言えない」まま検収するという状態が続いてきました。

ここに、これまでとは性質の違う材料が加わりました。生成した側が、自分の出力に印を付け始めています。

生成した側が印を付けるようになった

Anthropic は2026年8月、Claude が生成するテキストに、人の目には見えないが機械的に検出できる信号を埋め込むと発表しました。Claude Code チームの Thariq Shihipar 氏が8月12日に説明したもので、対応モデルが生成するすべてのテキストが対象になります。

仕組みとしては、単語の選び方に微妙な偏りを与えることで、一定の分量が集まればパターンとして検出できるようにするというものです。読んでいる人には変化が分かりません。テキストをコピーして別の場所に貼り付けても、その偏りは一緒に移動します。

画像などのファイルについては別系統で、C2PA という来歴情報の規格に基づいた署名付きメタデータが付与されます。この考え方自体は新しいものではなく、SynthID と C2PA によるコンテンツ来歴で扱った枠組みの延長にあります。今回の変化は、扱いが難しいとされてきたプレーンテキストにまで対象が広がった点です。

背景には EU AI Act 第50条があります。生成・加工されたコンテンツの開示を義務づける条項で、Anthropic は関連する透明性の実践規範に署名しています。EU 域内で2026年8月2日以降に公開された対応モデルは、公開時点から機械可読なマーキングに対応する。そしてこの対応は EU 域内に限定されず、世界全体に適用されます。日本国内の取引であっても、成果物に印が入るということです。

あわせて、利用者自身が使えるテキスト検出 API も提供される予定とされています。

分かることと、分からないこと

期待が先行しやすいところなので、線を引いておきます。

Anthropic 自身が限界として挙げているのは、編集・言い換え・翻訳、他の文章との混在で印が失われうること、そして非常に短い文章では検出に足る情報量が無いことです。

この限界は、実務では決定的な意味を持ちます。生成した文章を人が手直しして仕上げる、という進め方はいまや一般的です。その工程を通った成果物は、印が薄れているか消えている可能性が高い。つまり「検出されなかった＝人が書いた」とは言えません。

もうひとつ、対象は Claude の対応モデルです。ほかのモデルやサービスを使えば、この印は付きません。検出結果を根拠に相手を問い詰めれば、事実誤認のまま関係を壊す危険があります。

「AI 禁止」と書いても検収は楽にならない

こうした話を受けて、契約書に「生成 AI の使用を禁止する」と書きたくなる発注者がいます。実際に相談も受けます。しかし、この条項はほぼ機能しません。

理由は前の章のとおり、検出に限界があるため確認できないからです。守られているかどうかを確かめられない条項は、守らない相手にだけ有利に働きます。

より根本的には、発注側が本当に困っているのは AI が使われたことではありません。事実と違うことが書かれている、社名や数字が間違っている、他社の文章とほぼ同じ、専門家が読めば破綻している。困りごとはこれらであって、生成手段そのものではないはずです。手段を禁じても、質の低い成果物を人力で作られたら同じ結果になります。

検収の基準は、生成手段ではなく成果物の性質に置くほうが機能します。事実の裏取りが取れているか、出典が示されているか、こちらの提供した情報と矛盾していないか。これらは AI で書かれていても人が書いていても同じ基準で判定でき、判定した結果が修正依頼としてそのまま通ります。

制作会社との契約で AI の利用条項をどう書くかは、Web 制作会社との AI 利用条項と納品物の検収で具体的な文面まで整理しました。今回の透かしは、そこで扱った「開示させる」方向の裏付けを一段強くするものと位置づけるのが妥当です。

発注側が実際に決めるべきこと

透かしの導入を受けて、契約と運用で見直す価値があるのは次の点です。

使用の可否ではなく開示を求める。 どの工程で生成 AI を使ったか（草案作成、構成、翻訳、校正など）を申告してもらう形にします。禁止ではないため相手も申告しやすく、こちらは工程に応じて確認の濃度を変えられます。

事実確認の責任を成果物の側に紐づける。 「記載した事実については出典を提示できること」を条件にしておくと、生成手段を問わずに機能します。出典を出せない記述は修正対象、という運用に落とせます。

権利関係の扱いを確認する。 生成物の著作権や商用利用の可否は、使ったサービスや利用形態によって前提が変わります。この論点は生成 AI コンテンツの著作権と商用利用にまとめたとおりで、透かしの有無とは別に確認が必要です。

社内側の運用も同時に決める。 自社で AI を使って作った文章にも同じ印が入ります。取引先に提出する資料、公開するプレスリリース、採用の募集要項。外部に出す文書が「AI 生成」と判定される可能性を、自社側の問題としても持っておく必要があります。困ることではありませんが、聞かれたときに説明できる状態にしておくかどうかの差です。

次にやること

いま外部に発注している文章やコンテンツの契約を開き、生成 AI に関する記載があるかどうかを確認してください。多くの契約には何も書かれていないはずです。その場合、次回の更新時に「禁止」ではなく「開示」と「出典の提示」の2点を入れられないか検討してください。

検出 API が使えるようになっても、それを検収の合否判定に使うのは避けたほうが賢明です。判定できる範囲が限られているうえ、判定結果を根拠にした指摘は、外れたときの損失が大きすぎます。参考情報として持ち、判断は成果物の中身で行う。この順序を崩さないことが実務上いちばん安全です。

生成 AI を含む開発・制作の委託条件の整理や、社内での AI 利用ルールづくりについては、グリームハブの開発・AI・自動化のご相談で承っています。扱う情報や業種によって決めるべき範囲が変わるため、個別にご相談ください。お問い合わせからどうぞ。

Sources

• Anthropic、Claude の生成テキストに不可視のウォーターマーク — gihyo.jp
• Claude がテキストに電子透かしを入れ始めたので、LLM ウォーターマーキングの仕組みを調べた — Zenn
• Anthropic’s text watermarks signal new front in AI detection — Axios
• Anthropic To Mark Claude Text & Files Under EU AI Act Code — Search Engine Journal
• EU compliance, delivered globally: Anthropic to watermark Claude’s output worldwide — Euronews